IOT・AI活用事例ウェブセミナ

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製造現場のIoTとAI講座

2018.06.01

初回:最近流行の注目単語@ 深層学習・AI -製造業における活用事例とポイント-

初回:最近流行の注目単語@

AIの歴史やその中で深層学習がどういったものなかを立ち位置なのかを説明していきます。そして深層学習・AIがどのように活用されているのかを事例ベースで解説する予定です。また活用するときに気を付けたい点も併せて説明する予定です。

2回:最近流行の注目単語A 機械学習・統計学 -製造業における活用事例とポイント-

2回:最近流行の注目単語A

機械学習と伝統的な統計学の違いとその活用の仕方を説明していく。製造業において事例ベースで、機械学習が運用するフェーズに向いている事や、調査の段階では統計学で分析するフェーズ等を向いている所と向いていないフェーズがあるのでそれを合わせて解説していきたい。

3回:最近流行の注目単語B ビッグデータ・IoT -製造業における活用事例とポイント-

3回:最近流行の注目単語B

ビッグデータ・IoT(Internet of things)の言葉を説明していく。特にビッグデータと呼ばれるのが一般的なデータ管理・処理ソフトウエアで扱うことが困難なデータの事である。ビッグデータがIoTから生まれてくるものであるが、その最近の状況について説明していきたい。

4回:最近流行の注目単語C BI -製造業における活用事例とポイント-

4回:最近流行の注目単語C

ビジネスインテリジェンス(Business Intelligence)は元々経営や会計の用語であるが、これがどのように製造業において用いられているかを説明していく。また既存とどう変わり、どのように近年出てきたツールを用いているかを説明する。

5回:最近流行の注目単語D RPA -製造業における活用事例とポイント-  まとめ一番製造業にとって必要だったのは?

5回:最近流行の注目単語D

ロボットプロセスオートメーション(Robotic Process Automation)はロボットによる業務自動化と呼ばれている。これは何が今までの業務の自動化と違い、新しくどのような業務ができているのかを紹介したい。合わして今まで紹介した注目単語でどのような時にどのようなIT活用が必要だったのかを紹介する予定です。

6回:分析プロジェクトの進め方 -製造業において-

6回:分析プロジェクトの進め方

「分析で業務改善していきたい」
そのために何が必要なのか、自社だけでやるだけではなく他社も含めて進めるプロジェクト形式でやるといった事や分析ソフトを購入するにあたってどのように進めていけば製造業においてよかったのを失敗談も含めてお話していきたい。

7回:データ可視化 製造業での事例ベース

7回:データ可視化

「データを見る」
分析する前に、データをグラフにするがどのようなデータをどのようなグラフにするべきなのかを説明していく。またグラフによって得られる事やグラフは眼で見るものなので騙されやすいポイントも解説したい。

8回:異常検知・歩留まり向上 事例ベース @ 機械学習にてやる方法とその落とし穴

8回:異常検知・歩留まり向上

歩留り向上のために、機械学習で故障予測するケースがある。ただこの場合事例ベースでどのような点に気を付けてやるべきかといった事を説明していきたい。

9回:異常検知・歩留まり向上 事例ベース @ 機械学習にてやる方法とその落とし穴 その2

9回:異常検知・歩留まり向上

製造系で私が関わった案件のほぼ半数が異常検知・歩留り向上というテーマになります。それゆえ、その2として前回から引き続き題材としました。

10回:生産/配送計画・スケジューリングの最適化 事例ベース

10回:生産/配送計画・スケジューリングの最適化

近年は工場内やサプライチェーンでの生産/配送の最適化といった事を行う。この最適化といったものどういった効果があるのかを説明する予定である。

11回:画像分析 事例ベース

11回:画像分析

深層学習で画像分析が非常に高い精度で行えるようになっている。この画像分析について、異常検地や過去の画像検知との違いを事例交えて、紹介していきたい。

12回:テキスト分析 設備保存 事例ベース

12回:テキスト分析

テキストを分析する事によって、様々な知見が得られる。これからどのようなデータがあれば、どういった分析や改善に結び付ける事が出来るのかを説明していく。またテキストを分析するというのがどういった問題や注意点も合わせて解説する。

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・オムロンエフエーストア編者から
製造でのデータサイエンス応用って難しいと思われませんか?事例が少なく、数式・数学・各種手法が難しい、費用対効果がわからない、正答率が高くないと実用にならない、などハードルは高いです。
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